I 6 migliori algoritmi di machine learning per la scienza dei dati

In questo nuovo mondo frenetico, in cui le informazioni sono trattate come una merce, la modalità di comunicazione sembra migliorare solo con l'avvento della tecnologia. Le imprese che hanno una presenza prevalente nel mercato sono alla ricerca di professionisti quando si tratta di apprendere o elaborare queste informazioni per trarne vantaggio e di stare al passo con la concorrenza.

La tua assunzione di informazioni può avvenire attraverso qualsiasi mezzo, che si tratti di social media, TV, radio o incontri sociali. Ma hai considerato che le decisioni che finisci per prendere sono spesso basate su dicerie e non su fatti concreti? Pensaci: non tutto ciò che leggi o ascolti è vero a meno che non sia documentato.

È proprio qui che entra in gioco Data Science. Impedisce alle persone di prendere decisioni che non sono basate sulla realtà evidenziata.

Cos'è la scienza dei dati?

In parole povere, è una cosa piuttosto semplice. È una miscela di inferenza dei dati, sviluppo di algoritmi e tecnologia in modo multidisciplinare per risolvere analiticamente problemi complessi.

Un magazzino di informazioni grezze entra e viene archiviato in Data Warehouse dove viene appreso estraendole. L'agenda di base alla base di Data Science è che viene utilizzata in modi creativi per avere un valore aziendale migliore per la tua organizzazione. Ai data scientist viene insegnato come scoprire modelli nascosti in questi dati grezzi con l'aiuto dei principi di apprendimento automatico.

Molte volte le persone si confondono tra Data Scientist e Data Analyst. La differenza tra i due è piuttosto significativa, poiché un analista di dati può dire cosa sta succedendo solo elaborando la cronologia dei dati. D'altra parte, un Data Scientist non solo farà lo stesso, ma utilizzerà anche algoritmi avanzati di machine learning per identificare un particolare evento che dovrebbe aver luogo in futuro.

Per rendere le cose più facili da capire, ecco alcuni esempi di tre aziende che utilizzano Data Science in termini di servizio migliore per te, come cliente.

1. Netflix: legge e comprende il tuo comportamento sul suo sito Web o app e ti suggerisce film e programmi TV che potrebbero piacerti.
2. Amazon: implementa la stessa tattica e, analizzando il modello in cui controlli determinati articoli, ti aiuta a navigare e ottenere esattamente ciò che desideri.
3. Spotify: in base al tuo gusto per la musica e i generi, ti aiuta ad ascoltare anche altri artisti e a trovare nuove canzoni di cui probabilmente non hai sentito parlare.

Quali sono i principali algoritmi di data science?

Prima di spiegare gli algoritmi di Data Science, dovremmo approfondire ciò che è noto come Machine Learning. Impara le informazioni dai dati e migliora con l'esperienza, SENZA l'intervento umano. Le attività possono variare dall'essere funzioni come la mappatura di input e output o l'apprendimento della struttura nascosta nei dati senza etichetta.

Esistono tre tipi di algoritmi di Machine Learning:

• Algoritmi di apprendimento supervisionato

I dati in questo modello hanno etichette precedentemente note. Ha alcune variabili target con valori specifici.

• Algoritmi di apprendimento senza supervisione

Questo modello può classificare o correggere i dati che non hanno etichette predefinite. Cerca elementi in comune nelle funzionalità e prevede le classi su nuovi dati.

• Apprendimento rinforzato

È il tipo di programmazione dinamica che addestra gli algoritmi a prendere una sequenza di decisioni. Impara a raggiungere un obiettivo in un ambiente incerto o potenzialmente complesso.

Esistono molti algoritmi di apprendimento automatico diversi quando si tratta di scienza dei dati, ma ci concentriamo principalmente su sei.

I migliori algoritmi di machine learning per la scienza dei dati:

• Regressione lineare

È un'approssimazione del modello di una relazione casuale tra due o più variabili. Sono estremamente preziosi in quanto è il modo più comune per fare inferenze e previsioni. L'idea fondamentale è ottenere la linea che meglio si adatta ai dati, in cui l'errore di previsione totale di tutti i punti dati è il più piccolo possibile.

• Albero decisionale

Questo appartiene alla famiglia degli algoritmi di apprendimento automatico supervisionati. È abbastanza adattabile e può essere utilizzato in quasi tutti i problemi che si devono affrontare. Decision Tree è un metodo versatile in grado di eseguire sia attività di regressione che di classificazione. Poiché la maggior parte dei problemi del mondo reale non sono lineari, l'albero decisionale aiuta lo scienziato a sbarazzarsi della non linearità dei dati e a semplificarne la comprensione.

• Raggruppamento

A differenza di Decision Tree, questo rientra nell'algoritmo di apprendimento automatico non supervisionato. Il suo obiettivo di base è trovare diversi gruppi o strutture all'interno dei dati. In questo modo, gli elementi di un cluster simili tra loro vengono classificati in un gruppo, mentre i restanti vengono classificati in un altro gruppo. Sarà in grado di dire che ci sono due diversi tipi di dati raggruppandoli in due classi diverse.

• Visualizzazione

Questo è probabilmente il modo più colloquiale di dedurre i dati, poiché può essere facilmente intuito, dal suo stesso nome, attraverso la visualizzazione. Chiarisce gli aspetti chiave dell'analisi comunicando chiaramente i risultati al pubblico generale. Può essere eseguito tramite istogrammi, grafici a barre/a torta e serie temporali, ecc.

• Foreste casuali

Questo modello è costituito da un gran numero di alberi decisionali individuali che operano come un comitato. Ogni singolo albero nella foresta casuale fornisce le proprie previsioni di classe e la classe con il maggior numero di voti diventa la previsione di questo modello. In altre parole, è tanto semplice e potente quanto la saggezza delle folle.

• Analisi del componente principale

È un metodo utilizzato per ridurre il numero di variabili che possono essere trovate nei dati. Puoi estrarre quelli importanti da un grande pool e ridurre le dimensioni dei dati. Combina variabili che sono correlate tra loro per formare un insieme di variabili più piccolo e questo è indicato come i suoi componenti principali.

Dove puoi imparare questi strumenti rivoluzionari?

Dopo aver esaminato le informazioni di cui sopra, si sarebbe potuto realizzare che l'istruzione tradizionale fornita nelle università potrebbe non essere sufficiente nell'attuale ambiente di lavoro. Dopotutto, c'è un'enorme differenza tra studiare qualcosa in teoria e assistere alle sue applicazioni pratiche davanti a te. Le aziende sono prontamente alla ricerca di Data Scientist poiché aggiungono un valore senza precedenti a un'impresa con la loro esperienza ed efficienza.

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Conclusione

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